分类模型的评估方法

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分类模型的评估方法
混淆矩阵
- 1、混淆矩阵定义及表示含义
- 2、评价指标
- 3、python实现
- - 二分类
  - 多分类
- G-mean
- Macro , Micro，weighted 的F1、Precision 、 Recall
- - Micro计算过程
  - Macro计算过程
  - weighted计算过程
  - 代码
ROC曲线和AUC
- ROC曲线原理
- ROC曲线计算过程
- 多分类ROC
- - Macro
  - Micro

1.6 分类模型准确性的评估方法相关推荐

logistic回归如何_第七章：利用Python实现Logistic回归分类模型
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多分类f1分数_机器学习之分类模型评估总结
一.概述在机器学习模型搭建好之后,需要对模型进行评估,针对不同的算法模型有不同的评估方法,比如:分类算法.回归算法.聚类算法等,本文主要是针对分类算法的模型评估方法进行总结整理,便于自己对评估方法的 ...
分类模型的评估方法-召回率(Recall)
前2篇文章,介绍了正确率(Accuracy)和精确率(Precision)的评估方法.其中指出了正确率(Accuracy)虽然简单直观,但在很多时候并不是一个真正正确的评估指标. 那么精确率(Prec ...
分类模型的评估方法-精确率(Precision)
上一篇文章中,提到正确率(Accuracy)是机器学习分类任务中过得一个模型评估方法,并指出正确率(Accuracy)虽然简单直观,但在很多时候并不是一个真正正确的评估指标. 那还有什么评估方法呢?我 ...
分类模型的评估方法-正确率(Accuracy)
我们知道,机器学习的一大任务是"分类".我们构建了一个分类模型,通过训练集训练好后,那么这个分类模型到底预测效果怎么样呢?那就需要进行评估验证. 评估验证当然是在测试集上.问题是, ...
机器学习中多分类模型的评估方法之--kappa系数
引言分类是机器学习中监督学习的一种重要应用,基于统计的机器学习方法可以使用SVM进行二分类,可以使用决策书,梯度提升树等进行多分类. 对于二分类模型,我们通常可以使用ROC曲线来评估模型的预测效果. ...
分类模型的评估方法-F分数(F-Score)
前面介绍了机器学习中分类模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)评估指标.对于Precision和Recall,虽然从计算公式来看,并没有什么必然的相关性关系,但是,在大规模数据集合 ...
机器学习中分类模型的评估方法之--Kappa系数
Kappa系数首先,我们介绍一下kappa系数: kappa系数是用在统计学中评估一致性的一种方法,我们可以用他来进行多分类模型准确度的评估,这个系数的取值范围是[-1,1],实际应用中,一般是[ ...
机器分类模型在肺癌病例中的比较研究
各位朋友,我已开通微信公共号:小程在线我会把文章及时的更新到公共号上,欢迎大家的关注. 机器分类模型在肺癌病例中的比较研究摘要:针对机器分类方法在医学数据应用上的差异,使用HIS系统收集的肺癌 ...
干货：如何利用机器学习实现有噪声标签样本分类模型？
在工业生产活动中,有一类常见机器学习问题,就是如何基于有噪声样本标签训练模型,以进行故障检测和分类. 先解释下什么是有噪声样本标签,它指的是训练模型用的样本标签并非完全准确,部分样本的标签有标错的情况 ...

1.6 分类模型准确性的评估方法

分类模型的评估方法

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1.6 分类模型准确性的评估方法相关推荐

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